Wat als AI je hand kan bewegen? Studenten ontwikkelen een draagbaar apparaat met AI en elektrische pulsen
Wat als AI je hand kan bewegen? Studenten bouwen een draagbaar apparaat met behulp van AI en elektrische pulsen
Een team van studenten heeft een AI-systeem ontwikkeld dat menselijke handbewegingen kan aansteken met elektrische spierstimulatie. Dit prototype, genaamd Human Operator, werd in slechts 48 uur ontwikkeld tijdens een hackathon aan het Massachusetts Institute of Technology (MIT) in de Verenigde Staten.
Volgens het team achter Human Operator is het een hulpmiddel voor menselijke augmentatie dat AI tijdelijk de controle over je lichaam geeft om je te helpen leren of dingen te doen die je niet kunt. “We hebben AI een lichaam gegeven,” aldus het team op de projectwebsite.
In demonstraties die door het team zijn gedeeld, is te zien hoe het apparaat gebruikers begeleidt bij het zwaaien, het spelen van pianotonen en het maken van een “OK”-handgebaar door middel van spierstimulatie. Het apparaat maakt gebruik van een vision-language model (VLM) dat de omgeving analyseert via een op het hoofd gemonteerd camera en gesproken commando’s omzet in een fysieke reactie door spieren in de arm van de gebruiker te stimuleren.
VLM’s zijn AI-systemen die zijn getraind om beelden en taal samen te verwerken. In Human Operator interpreteert het model wat de gebruiker vraagt en welke objecten of omgevingen zichtbaar zijn via de camerafeed. Op basis van deze informatie beslist het systeem welke hand- of polsbeweging moet volgen.
Elektrische spierstimulatie (EMS) pads, die op de pols of onderarm van de gebruiker zijn bevestigd, leveren kleine elektrische pulsen die specifieke spieren activeren. EMS-technologie wordt al op grote schaal gebruikt in sommige fysiotherapie- en hulpsystemen. Gecombineerd met AI zouden dergelijke lichaamsinterface-tools mogelijk ondersteuning kunnen bieden bij fysieke leer- of herstel oefeningen.
Human Operator is een prototype dat tijdens een 48-uurs hackathon is ontwikkeld. Het team achter dit project won de Learn Track op de hackathon, MIT Hard Mode 2026.
